KR102305955B1 - Emergency guide lamp comprising counting function and access personnel management method using the same - Google Patents

Emergency guide lamp comprising counting function and access personnel management method using the same Download PDF

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emergency
infrared image
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서덕기
정수옥
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한전케이디엔주식회사
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Abstract

According to an embodiment, provided is an emergency guidance light which includes: a housing provided with an emergency exit guide sign; a display unit displaying the number of people entering and leaving, by irradiating light toward the outside of the housing; an infrared image sensor irradiating infrared rays to photograph an object in an irradiation area and an entry/exit line of a floor; a data processing unit recognizing the shape of a person by using infrared image data photographed by the infrared image sensor; and a control unit counting the number of people entering and leaving a building by determining whether the recognized person has passed the entry/exit line.

Description

인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법{Emergency guide lamp comprising counting function and access personnel management method using the same} Emergency guide lamp comprising counting function and access personnel management method using the same

본 발명의 일실시예는 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 발전소, 공장, 사무실, 아파트 등의 건물 내부에 설치되는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법에 관한 것이다.An embodiment of the present invention relates to an emergency guidance lamp and a method for managing access personnel using the same, and more specifically, an emergency guidance lamp with a built-in manpower counting function installed inside buildings such as a power plant, factory, office, apartment, and entry/exit using the same It is about how to manage people.

건물의 내부에는 정전이나 화재 시, 대피자들이 신속히 대피할 수 있도록　비상구의 위치를 알려주기 위하여　비상 유도등이 설치된다.Emergency guidance lights are installed inside the building to inform the location of the emergency exit so that evacuees can evacuate quickly in case of a power outage or fire.

이러한　비상 유도등은　비상구의 상측 또는 복도에 설치되는 케이스와, 케이스내에 마련되어 발광하는 형광램프와, 케이스의 전면에 형광램프의 발광으로 인해 "비상구"의 글자 또는 화살표와 같은 표시부가 발광되는 투광판넬이 마련되어 있다. 그러나, 이러한 일반적인　비상 유도등은 단순히　비상구의 위치를 확인시켜주는 단순한 기능만을 수행하고 있다. These emergency guidance lights include a case installed above the emergency exit or in the hallway, a fluorescent lamp provided in the case to emit light, and a floodlight panel that emits light on the front surface of the case, such as the letters or arrows of the “emergency exit” display part due to the light emission of the fluorescent lamp. is provided. However, these general 　 emergency guidance lights perform only a simple function of simply confirming the location of 　 emergency exits.

종래 기술의 예로 대한민국 특허등록 제10-0734475호에서는 금속 재질의 내열성을 가진 상측이 개방된 상자 형상의 케이스;와 상기 케이스의 상측에서 볼트 결합이 가능하고, 하면에는　비상구를 안내하기 위한 문자나 도형이 표시된 내열성의 강화유리; 상기 케이스와 강화유리 사이에서 케이스와 강화유리의 접촉을 치밀하게 하는 방수 재질의 가스켓; 상기 케이스와 강화유리의 내부에는 상기 강화유리에 표시된 문자나 도형에 빛을 투과시켜 외부에서 인식될 수 있도록 하기 위하여 냉음극형광램프(CCFL) 혹은 LED의 광원과 상기 광원의 빛을 효율적으로 반사시키기 위한 반사판으로 구성되는 백라이트부; 정전을 감지하기 위한 정전 감지 센서; 화재를 감지하기 위한 화재 감지 센서; 음성으로 정전이나 화재 등의 경보 상황을 알리고　비상구로 안내하기 위한 음성출력부; 상기 강화유리의 측면에 부착되어 점멸에 의해 정전이나 화재 등의 경보를 알리기 위한 시각 경보기; 외부 전원으로부터 전력을 충전하고 상기 백라이트부에 전원을 공급하기 위한 축전기; 상기 음성출력부에 출력되는 안내 메시지가 저장되는 메모리를 구비하고, 상기 백라이트부의 점등과 상기 음성출력부로의 음성출력, 상기 시각 경보기의 점멸 등의 상기　유도등의 일련의 작용을 제어하는 제어부; 를 포함하여 구성되고, 바닥 인테리어에 사용되는 타일 규격과 동일한 크기를 가지는 것을 특징으로 하여 통로나 거실, 홀,　비상계단, 복도 등의 바닥에 설치되는　비상구　유도등을 제시하고 있다. As an example of the prior art, in Korean Patent Registration No. 10-0734475, a box-shaped case with an open upper side having heat resistance of a metal material; and bolts can be coupled from the upper side of the case, and on the lower side, characters or figures for guiding the emergency exit This marked heat-resistant tempered glass; a gasket made of a waterproof material for densely contacting the case and the tempered glass between the case and the tempered glass; In the case and the inside of the tempered glass, the light of the cold cathode fluorescent lamp (CCFL) or LED and the light of the light source are efficiently reflected so that light can be transmitted through the characters or figures displayed on the tempered glass to be recognized from the outside. a backlight unit comprising a reflective plate for; a power outage detection sensor for detecting a power outage; a fire detection sensor for detecting a fire; A voice output unit for notifying an alarm situation such as a power outage or a fire by voice and guiding to an emergency exit; a visual alarm attached to the side of the tempered glass to notify an alarm such as a power outage or a fire by blinking; a capacitor for charging power from an external power source and supplying power to the backlight unit; a control unit having a memory in which a guide message output to the audio output unit is stored, and controlling a series of actions such as lighting of the backlight unit, audio output to the audio output unit, and flickering of the visual alarm; It is constructed including a tile and has the same size as the tile standard used for interior flooring, so it proposes emergency exits and guidance lights installed on floors such as passageways, living rooms, halls, emergency stairs, and hallways.

그러나 상기 기술의 경우 화재 등　비상상황의 발생시 이를 감지하고 음성 및 시각에 의한 신호를 발생토록 하는 것인데 이는 화재의 발생에 대한 단순한 청각적 시각적 발생경보에 그쳐 다양한　재해상황시 신속한 구난활동을 지원하고 재난상황실에 구체적인 정보 안내가 이루어져야 더욱 인명사고 발생률을 제어할 수 있게 될 것이다.However, in the case of the above technology, when an emergency situation such as a fire occurs, it is detected and a signal is generated by audio and visual signals. When specific information is provided to the control room, it will be possible to further control the rate of casualties.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 출입문을 통하여 출입하는 인원을 정확히 카운트할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide an emergency induction light having a built-in manpower counting function capable of accurately counting the number of persons entering and leaving through a door and a method of managing the number of persons entering and leaving the same.

또한, 건물내 출입 인원 및 잔류 인원에 대한 정보를 실시간으로 디스플레이할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide an emergency guidance lamp having a built-in manpower counting function capable of displaying information on the number of people entering and leaving a building in real time, and a method for managing the number of people entering and leaving the building.

또한, 출입 인원 정보를 비상상황실 및 안전 관리자에게 실시간으로 제공할 수 있는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide an emergency guidance lamp with a built-in manpower counting function that can provide access personnel information to an emergency situation room and a safety manager in real time, and a method for managing access personnel using the same.

실시예에 따르면, 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징; 상기 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부; 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 적외선 이미지 센서; 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 데이터 처리부; 및 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 제어부를 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등을 제공한다.According to an embodiment, a housing provided with an emergency exit guide sign; a display unit for displaying the number of people entering and leaving the housing by irradiating light; an infrared image sensor that irradiates infrared rays to photograph an object in the irradiation area and an entry/exit line of the floor; a data processing unit for recognizing a human shape using the infrared image data captured by the infrared image sensor; and a control unit for counting the number of people entering and leaving the building by determining whether a recognized person has passed the entry/exit line.

상기 제어부는 상기 표시부를 제어하여 상기 건물 및 특정구역내 출입 인원 수를 상기 표시부를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다.The control unit may control the display unit to visually output the number of people entering and leaving the building and a specific area through the display unit.

상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 상기 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 상기 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.The data processing unit uses the infrared image data as an input layer, learns a correlation between the infrared image data and a human shape, and includes a neural network trained so that the human shape included in the infrared image data becomes an output layer. can

상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 상기 사람의 형상을 인식할 수 있다.The data processing unit may recognize the shape of the person by classifying the head part and the body part on the infrared image data.

상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 통신부를 더 포함할 수 있다.It may further include a communication unit for transmitting the number of people entering the building data to the emergency server.

상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 가스 센서를 더 포함할 수 있다.It may further include a gas sensor for detecting oxygen and harmful gases around the area where the emergency guidance lamp is installed.

상기 제어부는 상기 표시부를 제어하여 상기 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력하고 비상 상황 서버 및 안전관리자에게 전송할 수 있다.The control unit may control the display unit to visually output the concentration of oxygen detected by the gas sensor, the type and concentration of the harmful gas, and transmit it to the emergency server and the safety manager.

실시예에 따르면, 비상 유도등에 설치된 적외선 이미지 센서가 열 적외선을 수신하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 단계; 데이터 처리부가 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 단계; 및 제어부가 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 단계를 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법을 제공한다.According to an embodiment, the infrared image sensor installed in the emergency guidance lamp receives thermal infrared rays to photograph the object in the irradiation area and the entry/exit line of the floor; recognizing, by a data processing unit, the shape of a person using the infrared image data captured by the infrared image sensor; and counting the number of people entering and leaving the building by determining whether the recognized person has passed the entry/exit line, by the control unit.

상기 제어부가 상기 표시부를 제어하여 상기 건물내 출입 인원 수를 시각적으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include the step of visually outputting, by the controller, the number of people entering and leaving the building by controlling the display unit.

통신부가 상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method may further include transmitting, by the communication unit, data on the number of people entering and leaving the building to an emergency server.

가스 센서가 상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include a gas sensor detecting oxygen and harmful gases around the area where the emergency guidance lamp is installed.

상기 제어부가 상기 표시부를 제어하여 상기 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method may further include visually outputting, by the controller, the concentration of oxygen detected by the gas sensor, the type and concentration of the harmful gas by controlling the display.

실시예에 따르면, 전술한 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체를 제공한다.According to the embodiment, there is provided a computer-readable recording medium in which a program for executing the above-described method for managing access personnel using an emergency guide lamp is recorded on a computer.

본 발명인 인력계수기능이 내장된 비상 유도등 및 이를 이용한 출입 인원 관리 방법은 출입문을 통하여 출입 인원 및 잔류인원을 정확히 카운트할 수 있다.The inventors of the present invention, an emergency guide light with a built-in manpower counting function and a method for managing the number of people entering and leaving using the same can accurately count the number of people entering and leaving through the door.

또한, 건물내 출입 인원 및 잔류 인원에 대한 정보를 실시간으로 디스플레이할 수 있다.In addition, information on the number of people entering and leaving the building can be displayed in real time.

또한, 출입 인원 정보를 층별, 구역별로 카운트하여 비상상황실 및 안전 관리자에게 실시간으로 제공할 수 있다.In addition, it is possible to count the number of people entering each floor and each area and provide it to the emergency room and safety manager in real time.

도1은 실시예에 따른 비상 유도등의 개념도이다.
도2는 실시예에 따른 비상 유도등의 구성 블록도이다.
도3은 실시예에 따른 비상 유도등의 동작 순서도이다.1 is a conceptual diagram of an emergency guidance lamp according to an embodiment.
2 is a block diagram of an emergency guidance lamp according to an embodiment.
3 is an operation flowchart of an emergency guidance lamp according to an embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

다만, 본 발명의 기술 사상은 설명되는 일부 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 기술 사상 범위 내에서라면, 실시 예들간 그 구성 요소들 중 하나 이상을 선택적으로 결합, 치환하여 사용할 수 있다.However, the technical spirit of the present invention is not limited to some embodiments described, but may be implemented in various different forms, and within the scope of the technical spirit of the present invention, one or more of the components may be selected among the embodiments. It can be combined and substituted for use.

또한, 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는, 명백하게 특별히 정의되어 기술되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해될 수 있는 의미로 해석될 수 있으며, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미를 고려하여 그 의미를 해석할 수 있을 것이다.In addition, terms (including technical and scientific terms) used in the embodiments of the present invention may be generally understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains, unless specifically defined and described explicitly. It may be interpreted as a meaning, and generally used terms such as terms defined in advance may be interpreted in consideration of the contextual meaning of the related art.

또한, 본 발명의 실시예에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.In addition, the terms used in the embodiments of the present invention are for describing the embodiments and are not intended to limit the present invention.

본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함할 수 있고, "A 및(와) B, C 중 적어도 하나(또는 한 개 이상)"로 기재되는 경우 A, B, C로 조합할 수 있는 모든 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다.In the present specification, the singular form may also include the plural form unless otherwise specified in the phrase, and when it is described as "at least one (or one or more) of A and (and) B, C", it is combined with A, B, C It may include one or more of all possible combinations.

또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다.In addition, in describing the components of the embodiment of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), (b), etc. may be used.

이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등으로 한정되지 않는다.These terms are only used to distinguish the component from other components, and are not limited to the essence, order, or order of the component by the term.

그리고, 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 '연결', '결합' 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속되는 경우뿐만 아니라, 그 구성 요소와 그 다른 구성 요소 사이에 있는 또 다른 구성 요소로 인해 '연결', '결합' 또는 '접속' 되는 경우도 포함할 수 있다.And, when it is described that a component is 'connected', 'coupled' or 'connected' to another component, the component is not only directly connected, coupled or connected to the other component, but also with the component It may also include a case of 'connected', 'coupled' or 'connected' due to another element between the other elements.

또한, 각 구성 요소의 "상(위) 또는 하(아래)"에 형성 또는 배치되는 것으로 기재되는 경우, 상(위) 또는 하(아래)는 두 개의 구성 요소들이 서로 직접 접촉되는 경우뿐만 아니라 하나 이상의 또 다른 구성 요소가 두 개의 구성 요소들 사이에 형성 또는 배치되는 경우도 포함한다. 또한, "상(위) 또는 하(아래)"으로 표현되는 경우 하나의 구성 요소를 기준으로 위쪽 방향뿐만 아니라 아래쪽 방향의 의미도 포함할 수 있다.In addition, when it is described as being formed or disposed on "above (above) or under (below)" of each component, the top (above) or bottom (below) is one as well as when two components are in direct contact with each other. Also includes a case in which another component as described above is formed or disposed between two components. In addition, when expressed as "upper (upper) or lower (lower)", the meaning of not only an upper direction but also a lower direction based on one component may be included.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, the embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or corresponding components are given the same reference numerals regardless of reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted.

도1은 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등의 개념도이고, 도2는 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등의 구성 블록도이다.1 is a conceptual diagram of an emergency induction light having a built-in manpower counting function according to an embodiment, and FIG. 2 is a structural block diagram of an emergency induction light having a manpower-counting function built-in according to an embodiment.

도1 및 도2를 참조하면, 실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 하우징(11), 표시부(12), 적외선 이미지 센서(13), 콘솔부(14), 데이터 처리부(15), 제어부(16), 통신부(17), 데이터베이스(18), 가스 센서(19) 및 팬틸트부(20), 를 포함할 수 있다.1 and 2, the emergency guidance lamp 10 having a built-in attractive force counting function according to the embodiment includes a housing 11, a display unit 12, an infrared image sensor 13, a console unit 14, and a data processing unit. (15), the control unit 16, the communication unit 17, the database 18, the gas sensor 19 and the pan tilt unit 20, may include.

실시예에 따른 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 발전소, 송변전(전력소, 변전소, 전력구/맨홀) 사업장, 배전(전력구/맨홀등) 사업장, 아파트, 사무실, 백화점 등의 건물내 벽에 설치될 수 있다. 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)은 건물내 벽에 시공되어 있는 전력선을 통하여 전력을 공급받을 수 있다. The emergency induction light 10 with a built-in manpower counting function according to the embodiment is a power plant, a power transmission and substation (electric power station, substation, electric power outlet / manhole) workplace, a distribution (electric power outlet / manhole, etc.) workplace, buildings such as apartments, offices, department stores, etc. It can be installed on my wall. The emergency guidance light 10 with a built-in manpower counting function may receive power through a power line installed on the wall inside the building.

인력계수 기능이 내장된 비상 유도등(10)의 전면에는 플라스틱 또는 방폭을 위한 재질의 하우징(11)이 마련되어 있으며, 하우징(11)의 상부 또는 하부에는 콘솔부(14)가 마련될 수 있다. 하우징(11)의 일부 영역에는 상시 표시하는 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있을 수 있다. 안내표시 기호는 "비상구" 글자, 사람 형상, 화살표와 같은 도형을 포함할 수 있다. 비상구 안내표시 기호가 그려진 일부 영역 이외의 다른 영역은 투명 재질로 이루어져 있어 내부의 표시부(12)에서 출력하는 광이 외부로 표시될 수 있다. 콘솔부(14)는 금속 또는 플라스틱 재질로 이루어지며 내부 수용공간을 가질 수 있다. 콘솔부(14)의 내부 수용공간에는 데이터 처리부(15), 제어부(16), 통신부(17), 데이터베이스(18)가 마련될 수 있다.A housing 11 made of plastic or an explosion-proof material is provided on the front of the emergency guide light 10 having a built-in attractive force coefficient function, and a console unit 14 may be provided on the upper or lower portion of the housing 11 . An emergency exit guide sign symbol that is always displayed may be provided in some areas of the housing 11 . The guide sign may include "emergency exit" characters, a human figure, and a figure such as an arrow. Areas other than the partial area where the emergency exit guide sign is drawn are made of a transparent material, so that the light output from the internal display unit 12 can be displayed to the outside. The console unit 14 is made of a metal or plastic material and may have an internal accommodation space. A data processing unit 15 , a control unit 16 , a communication unit 17 , and a database 18 may be provided in the internal accommodation space of the console unit 14 .

표시부(12)는 하우징(11) 후면의 비상 유도등(10) 내부 공간에 배치될 수있다. 표시부(12)는 적어도 하나의 레이저 다이오드(LD) 및 발광 다이오드(LED)를 포함할 수 있다. 이를 통하여, 표시부(12)는 비상구 안내표시 기호에 광을 조사하여 비상구 안내표시 기호를 시각적으로 강조할 수 있다. 또한, 표시부(12)는 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역, 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치될 수 있다. 출입 인원 표시 영역, 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED는 제어부(16)의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시할 수 있다.The display unit 12 may be disposed in the inner space of the emergency guidance lamp 10 on the rear side of the housing 11 . The display unit 12 may include at least one laser diode LD and a light emitting diode LED. Through this, the display unit 12 can visually emphasize the emergency exit guide sign by irradiating light on the emergency exit guide sign. In addition, the display unit 12 is divided into an emergency exit guide sign area, an entry/exit person display area, and a gas concentration display area, so that a plurality of LDs or LEDs may be disposed in a 7-segment form. Individual LDs or LEDs constituting the entrance/exit person display area and gas concentration display area perform on/off operation under the control of the control unit 16 to display the information display symbol, the number of persons entering and exiting, the concentration of oxygen, and the type and concentration of harmful gas. can be displayed visually.

적외선 이미지 센서(13)는 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영할 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 하우징(11)의 하단부 또는 콘솔부(14)의 외벽에 마련될 수 있다. 비상 유도등(10) 전면의 건물 바닥에는 출입선이 표시되어 있으며, 적외선 이미지 센서(13)는 출입선을 포함하는 비상 유도등(10)의 전면 방향 영상을 촬영할 수 있다.The infrared image sensor 13 may irradiate infrared rays to photograph the object in the irradiation area and the entry/exit line of the floor. The infrared image sensor 13 may be provided at the lower end of the housing 11 or on the outer wall of the console unit 14 . The entrance and exit lines are marked on the building floor in front of the emergency guidance light 10 , and the infrared image sensor 13 may capture an image of the front direction of the emergency guidance lamp 10 including the entry and exit lines.

적외선 이미지 센서(13)는 물체에서 방사되는 적외선을 감지하여 온도를 측정하고, 이를 시각적으로 나타낼 수 있는 열화상 카메라 모듈을 포함할 수 있다.The infrared image sensor 13 may include a thermal imaging camera module capable of detecting infrared radiation emitted from an object, measuring a temperature, and visually representing the temperature.

적외선 이미지 센서(13)는 출입선과 복수의 개체를 포함하는 이미지를 촬영하여 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에서 복수의 개체는 출입선 주변에 위치한 사람, 동물, 시설 등을 의미할 수 있다. The infrared image sensor 13 may generate infrared image data by capturing an image including an entry/exit line and a plurality of objects. In an embodiment, the plurality of entities may refer to people, animals, facilities, etc. located near the entry/exit line.

적외선 이미지 센서(13)는 순차적으로 촬영되는 복수개의 이미지를 이용하여 복수개의 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 적외선 이미지 센서(13)는 복수의 개체를 포함하는 제1이미지를 촬영하여 제1이미지 데이터를 생성할 수 있으며, 복수의 개체를 포함하는 제2이미지를 촬영하여 제2이미지 데이터를 생성할 수 있다. 제1이미지 데이터 및 제2이미지 데이터는 각각 시간상으로 연속적으로 촬영된 이미지일 수 있으며, 하나의 이미지 데이터는 단일 프레임을 의미할 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 순차적으로 촬영되는 제1이미지 및 제2이미지를 이용하여 제1이미지 데이터 및 제2이미지 데이터를 생성할 수 있다.The infrared image sensor 13 may generate a plurality of infrared image data by using a plurality of sequentially photographed images. For example, the infrared image sensor 13 may capture a first image including a plurality of objects to generate first image data, and capture a second image including a plurality of objects to generate second image data. can create Each of the first image data and the second image data may be images continuously photographed in time, and one image data may mean a single frame. The infrared image sensor 13 may generate the first image data and the second image data by using the first image and the second image sequentially photographed.

또한, 적외선 이미지 센서(13)는 시야각이 넓은 어안렌즈 또는 광각렌즈를 포함할 수 있다. 이에 따라, 하나의 적외선 이미지 센서(13)가 출입선 주변의 넓은 공간을 촬영하는 것도 가능하다. In addition, the infrared image sensor 13 may include a fisheye lens or a wide angle lens having a wide viewing angle. Accordingly, it is also possible for one infrared image sensor 13 to photograph a large space around the entry/exit line.

또한, 적외선 이미지 센서(13)는 깊이 카메라일 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 다양한 깊이 인식 방식 중 어느 하나의 방식으로 구동될 수 있으며, 적외선 이미지 센서(13)를 통하여 촬영된 영상에는 깊이 정보가 포함될 수 있다. 적외선 이미지 센서(13)는 예를 들어, 키넥트 센서일 수 있다. 키넥트 센서는 구조광 투영 방식의 깊이 카메라로서, 프로젝터나 레이저를 이용하여 정의된 패턴 영상을 투영시키고 카메라를 통하여 패턴이 투영된 영상을 획득함으로써 장면의 삼차원 정보를 획득할 수 있다. 이러한 키넥트 센서는 적외선 레이저를 이용해 패턴을 조사하는 적외선 방사체, 및 적외선 영상을 촬영하는 적외선 카메라를 포함하며, 일반적인 웹캠과 같은 기능을 하는 RGB 카메라가 적외선 방사체와 적외선 카메라 사이에 배치되어 있다. 이 외에도, 키넥트 센서에는 마이크 배열과 카메라의 각도를 조절하는 팬틸트부(20)가 더 구성될 수 있다.Also, the infrared image sensor 13 may be a depth camera. The infrared image sensor 13 may be driven by any one of various depth recognition methods, and depth information may be included in an image captured by the infrared image sensor 13 . The infrared image sensor 13 may be, for example, a Kinect sensor. The Kinect sensor is a structured light projection type depth camera, and can acquire three-dimensional information of a scene by projecting a defined pattern image using a projector or a laser and acquiring an image on which the pattern is projected through the camera. The Kinect sensor includes an infrared emitter that irradiates a pattern using an infrared laser, and an infrared camera that captures an infrared image, and an RGB camera that functions like a general webcam is disposed between the infrared emitter and the infrared camera. In addition, the Kinect sensor may further include a pan/tilt unit 20 for adjusting the angle of the microphone arrangement and the camera.

키넥트 센서의 기본적인 원리는, 적외선 방사체에서 조사된 레이저 패턴이 물체에 투영되어 반사되면, 반사 지점에서의 패턴의 위치 및 크기를 이용해 물체 표면까지의 거리를 구하게 된다. 이러한 원리에 따라, 적외선 이미지 센서(13)는 건물 내 공간으로 레이저 패턴을 조사하고, 개체에서 반사된 레이저 패턴을 센싱하여 개체 별 깊이 정보를 포함하는 적외선 이미지 데이터를 생성할 수 있다.The basic principle of the Kinect sensor is that when a laser pattern irradiated from an infrared emitter is projected onto an object and reflected, the distance to the surface of the object is obtained using the position and size of the pattern at the reflection point. According to this principle, the infrared image sensor 13 may generate infrared image data including depth information for each object by irradiating a laser pattern into a space within a building and sensing the laser pattern reflected from the object.

실시예에서 적외선 이미지 데이터는 N X M의 픽셀로 구성되는 데이터일 수 있다.In an embodiment, the infrared image data may be data composed of N×M pixels.

데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 센서(13)에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다. 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터를 구성하는 열화상 영상의 온도값을 이용하여 개체를 검출할 수 있다. 개체가 사람인 경우, 정상적인 사람의 체온은 약 36 내지 38도로써 건물 내부 지면 온도보다 높게 나타난다. 따라서, 데이터 처리부(15)는 열화상 영상을 통하여 기 설정 임계 온도보다 높은 온도를 나타내는 픽셀에 개체가 존재하는 것으로 검출할 수 있다. 이 때, 임계값은 개체의 일반적인 체온과 건물 내부 환경의 온도를 고려하여 사전에 설정될 수 있다.The data processing unit 15 may recognize the shape of a person by using the infrared image data captured by the infrared image sensor 13 . For example, the data processing unit 15 may detect an object by using a temperature value of a thermal image constituting the infrared image data. When the subject is a human, the normal human body temperature is about 36 to 38 degrees Celsius, which is higher than the ground temperature inside the building. Accordingly, the data processing unit 15 may detect that the object is present in a pixel having a temperature higher than the preset threshold temperature through the thermal image. In this case, the threshold value may be set in advance in consideration of the general body temperature of the individual and the temperature of the environment inside the building.

또는, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체의 외곽선을 검출하고, 검출된 외곽선과 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 사람 또는 동물 개체의 외형을 비교하여 미리 저장된 개체의 외형과 매칭되는 외곽선을 가진 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출할 수 있다. 이때, 데이터 베이스(18)에 저장된 사람 또는 동물 개체의 외형은 적어도 하나 이상의 사람 또는 동물 개체의 외형일 수 있으며, 데이터 처리부(15)는 상술한 바와 같이 매칭되는 외곽선을 가진 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출함과 동시에 해당 개체의 종류도 판단할 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 detects the outline of the object from the infrared image data, compares the detected outline with the outline of the human or animal object stored in advance in the database 18, and selects an outline that matches the outline of the object stored in advance. The subject with the present invention can be detected as a human or animal subject. At this time, the appearance of the human or animal object stored in the database 18 may be the appearance of at least one human or animal object, and the data processing unit 15 converts the object having the matching outline as described above to the human or animal object. , and at the same time, it is possible to determine the type of the object.

또는, 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 내의 개체의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점이 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 사람 또는 동물 개체의 특징점에 임계치 이상의 근접도로 매칭되면, 해당 적외선 이미지 데이터 내의 개체를 사람 또는 동물 개체로서 검출할 수 있다. 이때, 데이터 처리부(15)는 비교 대상이 되는 두 개체의 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 두 개체의 특징점 기술자(descriptor)를 매칭하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 또는SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 사용할 수 있다.Or, for example, the data processing unit 15 extracts the feature points of the object in the infrared image data, and when the extracted feature points match the feature points of the human or animal object stored in advance in the database 18 with a proximity greater than or equal to a threshold, the corresponding An entity in the infrared image data may be detected as a human or animal entity. In this case, the data processing unit 15 extracts feature points from the images of two objects to be compared, and matches the extracted feature descriptors of the two objects using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded Up Robust Features) algorithms can be used.

또한, 예를 들면, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체들의 윤곽을 기초로 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다. 보다 구체적으로, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체들의 윤곽을 검출하여 에지 영상을 생성하고, 데이터 베이스(18)에 미리 저장된 건물내 배경 영상인 전경 이미지 데이터로부터 윤곽을 검출하여 배경 에지 영상을 생성하며, 에지 영상에서 배경 에지 영상을 뺀 차 영상(different image) 에서 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다. 이때, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 프레임의 그래디언트(gradient) 정보를 이용하여 프레임 내에 나타나는 개체의 윤곽을 에지로 검출하여 에지 영상을 생성한다. 여기서, 그래디언트 정보는 프레임에서 소정의 화소들 중 인접하는 화소들 간의 차이값으로부터 생성된 값으로서 차이의 절대값의 합을 의미하고, 에지는 그래디언트 정보를 이용한 개체 간의 경계선을 의미할 수 있다.Also, for example, the data processing unit 15 may detect a human or animal object based on the outline of the objects in the infrared image data. More specifically, the data processing unit 15 detects the outline of objects in the infrared image data to generate an edge image, and detects the outline from the foreground image data that is a background image in the building stored in advance in the database 18 to obtain a background edge image. , and a human or animal object may be detected from a different image obtained by subtracting the background edge image from the edge image. In this case, the data processing unit 15 generates an edge image by detecting the outline of an object appearing in the frame as an edge using gradient information of the infrared image data frame. Here, the gradient information is a value generated from difference values between adjacent pixels among predetermined pixels in a frame, and may mean the sum of absolute values of differences, and the edge may mean a boundary line between objects using the gradient information.

또한, 데이터 처리부(15)는 기 촬영된 건물 내 전경의 이미지 데이터에서 배경에 해당하는 개체의 에지를 검출하여 배경 에지 영상을 생성할 수 있다. 이때의 배경 에지 영상은 기설정된 영역의 개체들의 윤곽을 배경에지로 검출한 영상일 수 있으나, 기 촬영된 건물 내 전경의 복수개의 이미지 데이터 프레임을 비교하여 소정의 횟수이상 반복하여 동일하게 나타나는 개체의 윤곽을 배경에지로 검출한 영상일 수도 있다.Also, the data processing unit 15 may generate a background edge image by detecting an edge of an object corresponding to a background from image data of a foreground within a building taken previously. In this case, the background edge image may be an image in which the outlines of objects in a preset area are detected as background edges. It may be an image in which an outline is detected as a background edge.

또는, 데이터 처리부(15)는 개체 검출 분류기를 이용하여 적외선 이미지 데이터에서 개체를 검출할 수 있다. 이때, 개체 검출 분류기는 사람 또는 동물 개체의 자세나 외부 환경을 달리하여 기촬영한 사람 또는 동물 개체의 영상들로부터 훈련 DB 를 구축하여 학습된 것으로서, 이러한 개체 검출 분류기는 SVM(Support Vector Machine), 신경망, AdaBoost 알고리즘 등을 포함하는 다양한 학습 알고리즘을 통해 사람 또는 동물 개체의 DB 를 생성한다. 구체적으로, 데이터 처리부(15)는 기 촬영된 건물 내 배경의 이미지 데이터에서 전경에 해당하는 개체의 에지를 검출하고, 이미지 데이터에서 검출된 전경 개체의 에지를 적용하고, 전경 개체의 에지가 적용된 이미지 데이터의 영역에 개체 검출 분류기를 적용하여 사람 또는 동물 개체를 검출할 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect an object from the infrared image data using an object detection classifier. In this case, the object detection classifier is learned by building a training DB from images of human or animal objects previously photographed with different postures or external environments of human or animal objects. It creates a DB of human or animal objects through various learning algorithms including neural networks and AdaBoost algorithms. Specifically, the data processing unit 15 detects an edge of an object corresponding to the foreground from image data of a background in a building already photographed, applies the edge of the foreground object detected from the image data, and an image to which the edge of the foreground object is applied. An entity detection classifier can be applied to an area of data to detect human or animal entities.

또는, 데이터 처리부(15)는 촬영된 영상에서 움직임을 검출하여 개체를 검출할 수 있다. 이 때, 데이터 처리부(15)는 열화상 영상에서 움직임을 검출하여 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 단일 적외선 이미지 데이터 또는 복수개의 연속된 적외선 이미지 데이터를 이용하여 분포도상의 특정 지점, 특정 개체 또는 특정 픽셀에서의 움직임을 검출할 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the object by detecting motion in the captured image. In this case, the data processing unit 15 may detect the object by detecting motion in the thermal image. The data processing unit 15 may detect a motion at a specific point, a specific object, or a specific pixel on a distribution map by using single infrared image data or a plurality of consecutive infrared image data.

또는, 데이터 처리부(15)는 Dense Optical Flow방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터상의 모든 픽셀에 대해서 모션 벡터(Motion Vector)를 연산하여 각 픽셀에 대한 움직임을 검출할 수 있다. Dense Optical Flow방식의 경우 모든 픽셀에 대하여 모션 벡터를 연산하기 때문에 검출 정확도는 향상되지만 상대적으로 연산량은 증가하게 된다. 따라서, Dense Optical Flow방식은 재난 상황이 발생된 것으로 의심되는 건물이나 개체 숫자가 매우 많은 건물 등 검출 정확도가 매우 높게 요구되는 특정 영역에 적용될 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the motion of the moving object using the dense optical flow method. The data processing unit 15 may detect a motion of each pixel by calculating a motion vector for all pixels on the infrared image data. In the case of the Dense Optical Flow method, since the motion vector is calculated for all pixels, the detection accuracy is improved, but the amount of computation is relatively increased. Therefore, the Dense Optical Flow method can be applied to a specific area that requires very high detection accuracy, such as a building suspected of having a disaster situation or a building with a very large number of objects.

또는, 데이터 처리부(15)는 Sparse Optical Flow방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 영상 내 에지와 같은 움직임 추적이 쉬운 특징적인 일부 픽셀에 대해서만 모션 벡터를 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Sparse Optical Flow방식은 연산량이 감소하지만 한정적인 픽셀에 대한 결과만 얻을 수 있다. 따라서, Sparse Optical Flow방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the motion of the moving object using the sparse optical flow method. The data processing unit 15 may detect a motion by calculating a motion vector for only some characteristic pixels that are easy to track motion, such as an edge in an image. Although the sparse optical flow method reduces the amount of computation, it can only obtain results for a limited number of pixels. Therefore, the sparse optical flow method can be applied to a building with a small number of objects or a specific area where objects do not overlap.

또는, 데이터 처리부(15)는 Block Matching을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 영상을 균등하게 또는 비균등하게 분할하여 분할 영역에 대해 모션 벡터를 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Block Matching은 분할 영역별로 모션 벡터를 연산하기 때문에 연산량이 감소하지만 영역별 모션 벡터에 대한 결과를 산출하기 때문에 검출 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 따라서, Block Matching방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the movement of the moving object using block matching. The data processing unit 15 may divide the image equally or non-uniformly and calculate a motion vector for the divided region to detect a motion. Block Matching reduces the amount of computation because motion vectors are calculated for each segmented region, but the detection accuracy may be relatively low because it calculates the result for each region-specific motion vector. Therefore, the Block Matching method can be applied to a building with a small number of objects or to a specific area in which overlapping objects do not appear.

또는, 데이터 처리부(15)는 Continuous Frame Difference방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 연속하는 영상 프레임을 픽셀 별로 비교하고, 그 차이만큼의 값을 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Continuous Frame Difference방식은 프레임간 차이값을 이용하여 움직임을 검출하기 때문에, 전체적인 연산량은 감소하지만 부피가 큰 개체 또는 중복되어 나타나는 개체에 대한 검출 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 또한, Continuous Frame Difference방식은 배경 영상과 움직이지 않는 개체를 구분할 수 없어 정확도가 상대적으로 낮을 수 있다. 따라서, Continuous Frame Difference방식은 개체 숫자가 적은 건물 또는 개체가 중복되어 나타나지 않는 특정 영역에 적용될 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the motion of the moving object by using the Continuous Frame Difference method. The data processing unit 15 may compare successive image frames for each pixel and calculate a value corresponding to the difference to detect motion. Since the continuous frame difference method detects motion using the difference value between frames, the overall amount of computation is reduced, but the detection accuracy for a bulky object or an overlapping object may be relatively low. In addition, the continuous frame difference method cannot distinguish between a background image and a non-moving object, so accuracy may be relatively low. Therefore, the Continuous Frame Difference method can be applied to a building with a small number of objects or to a specific area where objects do not overlap.

또는, 데이터 처리부(15)는 Background Subtraction방식을 이용하여 동작 개체의 움직임을 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 배경 영상을 초기에 학습한 상태에서 연속하는 영상 프레임을 픽셀 별로 비교하고, 그 차이만큼의 값을 연산하여 움직임을 검출할 수 있다. Background Subtraction방식은 배경 영상을 미리 학습하고 있기 때문에 배경 영상과 움직이지 않는 개체를 구분할 수 있다. 따라서, 배경 영상을 필터링하는 별도의 과정이 필요하여 연산량은 증가하지만 정확도는 향상된다. 따라서, Background Subtraction방식은 재난 상황이 발생된 것으로 의심되는 건물이나 개체 숫자가 매우 많은 건물 등 검출 정확도가 매우 높게 요구되는 특정 영역에 적용될 수 있다. Background Subtraction방식에서 배경 영상은 지속적으로 업데이트 될 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 may detect the motion of the moving object using a background subtraction method. The data processing unit 15 may compare successive image frames for each pixel in a state in which the background image is initially learned, and calculate a value corresponding to the difference to detect motion. Since the background subtraction method learns the background image in advance, it is possible to distinguish the background image from the non-moving object. Accordingly, a separate process of filtering the background image is required, which increases the amount of computation but improves accuracy. Therefore, the background subtraction method can be applied to a specific area requiring very high detection accuracy, such as a building suspected of having a disaster situation or a building having a very large number of objects. In the background subtraction method, the background image can be continuously updated.

또는, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다.Alternatively, the data processing unit 15 uses the infrared image data as an input layer, learns the correlation between the infrared image data and the human shape, and includes a neural network trained so that the human shape included in the infrared image data becomes an output layer. can do.

데이터 처리부(15)는 촬영된 적외선 이미지 데이터를 입력 데이터로 딥러닝이 적용된RPN(Region Proposal Network)을 이용하여 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 사전에 개체의 위치가 파악된 영상을 학습 데이터로 하여 딥러닝 알고리즘을 수행하고, 학습된 알고리즘을 이용하여 촬영된 적외선 이미지 데이터로부터 개체를 검출할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터에서 개체를 검출하도록 학습될 수 있다. 데이터 처리부(15)는 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램을 포함할 수 있다. 해당 프로그램은 컴퓨터에 의하여 실행될 수 있는 기록매체 또는 저장 장치에 저장될 수 있다. 컴퓨터 내의 프로세서는 기록매체 또는 저장 장치에 저장된 프로그램을 읽어 들이며, 프로그램, 즉 학습된 모델을 실행하여 입력 정보를 연산하고, 연산 결과를 출력할 수 있다. 데이터 처리부(15)의 입력은 출입선을 포함하는 건물 내부를 촬영한 하나 또는 복수개의 적외선 이미지 데이터일 수 있으며, 데이터 처리부(15)의 출력은 사람의 형상이 검출된 적외선 이미지 데이터일 수 있다. 실시예에서, 뉴럴 네트워크는 건물 내부 영상과 사람, 동물, 기타 설비 및 출입선 중 적어도 하나와의 상관관계를 학습하여 개체를 검출한 적외선 이미지 데이터를 출력할 수 있다. 뉴럴 네트워크는 적외선 이미지 데이터상에서 개체가 위치하는 영역과 출입선을 표시하도록 설계된 딥러닝 알고리즘의 한 예이다. 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 네트워크(convolution network) 기반 학습 머신에 적외선 이미지 데이터를 입력한 후, 개체 및 출입선이 위치한 영역이 구별되도록 표시되어 있는 적외선 데이터를 출력하는 알고리즘일 수 있다. The data processing unit 15 may detect an object by using a Region Proposal Network (RPN) to which deep learning is applied using the photographed infrared image data as input data. The data processing unit 15 may perform a deep learning algorithm using an image in which the location of an object is previously identified as learning data, and detect the object from the captured infrared image data using the learned algorithm. The data processing unit 15 may be trained to detect an object in the infrared image data. The data processing unit 15 may include a computer-readable program. The program may be stored in a recording medium or storage device that can be executed by a computer. A processor in the computer may read a program stored in a recording medium or a storage device, execute a program, that is, a learned model, to calculate input information, and output an operation result. An input of the data processing unit 15 may be one or a plurality of infrared image data obtained by photographing the interior of a building including an entry/exit line, and an output of the data processing unit 15 may be infrared image data in which a human shape is detected. In an embodiment, the neural network may output infrared image data obtained by detecting an object by learning a correlation between an image inside a building and at least one of people, animals, other facilities, and access lines. A neural network is an example of a deep learning algorithm designed to indicate the area where an object is located and the entry/exit line on infrared image data. The neural network may be an algorithm for inputting infrared image data to a convolution network-based learning machine, and then outputting infrared data in which an object and an area where an entry/exit line is located are displayed to be distinguished.

또한, 데이터 처리부(15)는 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 사람의 형상을 인식할 수 있다. 데이터 처리부(15)는 전술한 다양한 개체 인식 알고리즘으로부터 인식한 사람의 형상으로부터 헤드부와 바디부를 추가적으로 구분하여, 이를 분류할 수 있다. 바디부와 헤드부를 분류함으로써 개체 숫자가 매우 많은 건물에서 중복되는 개체를 누락시키지 않고 정확하게 검출할 수 있다.In addition, the data processing unit 15 may recognize the shape of a person by classifying the head part and the body part on the infrared image data. The data processing unit 15 may additionally classify the head part and the body part from the human shape recognized by the various entity recognition algorithms described above and classify them. By classifying the body part and the head part, it is possible to accurately detect overlapping objects in a building with a very large number of objects without omitting them.

제어부(16)는 인식된 사람의 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트할 수 있다. 제어부(16)는 출입선을 기준으로 적외선 이미지 데이터를 제1영역과 제2영역으로 구분할 수 있다. 실시예에서, 제1영역은 건물 내 특정 층 또는 특정 영역으로 들어가는 방향의 영역을 의미할 수 있고, 제2영역은 나오는 방향의 영역을 의미할 수 있다. 제어부(16)는 제1영역에서 개체가 검출될 경우 출입 인원수를 증가시키고, 제2영역에서 개체가 검출될 경우 출입 인원수를 감소시킬 수 있다. 이 때, 제어부(16)는 이전 적외선 이미지 데이터와 현재 적외선 이미지 데이터를 비교하여 동일 개체로 판단되는 경우에는 해당 개체에 대한 카운트를 수행하지 않을 수 있다. 제어부(16)는 적외선 이미지 데이터를 비교하여 검출된 개체의 유사도가 기 설정된 임계값을 초과하는 경우에는 해당 개체를 동일 개체로 처리할 수 있다. 이를 통하여 동일 개체가 중복 카운트되는 것을 방지할 수 있다. 또한, 제어부(16)는 출입선에 걸쳐있는 개체의 경우에는 해당 개체를 카운트 대상에서 제외함으로써 보다 정확하게 출입 인원수 파악을 수행할 수 있다.The controller 16 may count the number of people entering and leaving the building by determining whether the recognized person has passed the entry/exit line. The controller 16 may divide the infrared image data into a first area and a second area based on the entry/exit line. In an embodiment, the first area may mean an area in a direction entering a specific floor or a specific area within a building, and the second area may mean an area in a direction coming out. The controller 16 may increase the number of people entering and leaving when an entity is detected in the first area, and may decrease the number of people entering and exiting when an entity is detected in the second area. In this case, when the controller 16 compares the previous infrared image data with the current infrared image data and determines that they are the same object, the controller 16 may not count the corresponding object. When the similarity of an object detected by comparing the infrared image data exceeds a preset threshold value, the controller 16 may treat the object as the same object. Through this, it is possible to prevent duplicate counting of the same object. In addition, in the case of an entity that crosses the entry/exit line, the controller 16 may more accurately determine the number of people entering and leaving by excluding the entity from the count target.

또한, 건물의 층별 또는 영역별로 구분하여 출입 인원 수를 카운트 할 수 있다. 특정 층 또는 특정 영역에 복수개의 출입 구역이 존재하는 경우, 비상 유도등(10)은 출입 구역마다 설치되어 해당 층 또는 해당 영역에 출입하는 인원수를 카운트할 수 있다. 통신부(17)를 통하여 송수신되는 출입 인원 수 정보에는 식별정보(ID)가 포함되어 있으며, 제어부(16)는 통신부(17)를 통하여 공유되는 출입 인원 수 정보를 통하여 특정 층 또는 특정 영역의 복수개의 출입 구역으로 입출하는 인원 수 정보를 실시간으로 파악할 수 있다.In addition, the number of people entering and leaving the building may be counted by dividing by floor or area of the building. When a plurality of access zones exist on a specific floor or a specific area, the emergency guidance light 10 may be installed for each entry/exit zone to count the number of people entering and exiting the corresponding floor or area. Identification information (ID) is included in the information on the number of people entering and receiving through the communication unit 17 , and the control unit 16 uses the information on the number of people entering and exiting that is shared through the communication unit 17 to provide a plurality of information on a specific floor or a specific area. Information on the number of people entering and leaving the access area can be grasped in real time.

또한, 표시부(12)를 제어하여 상기 건물내 출입 인원 수를 표시부(12)를 통하여 시각적으로 출력할 수 있다. 이 때, 제어부(16)는 타 비상 유도등(10)으로부터 수신한 특정 층 또는 특정 영역에 대한 출입 인원 수 정보를 합산하여 인원 수 정보를 실시간으로 표시할 수 있다.Also, by controlling the display unit 12 , the number of people entering and leaving the building may be visually output through the display unit 12 . In this case, the control unit 16 may display the number of people information in real time by adding up information on the number of people entering and leaving a specific floor or a specific area received from other emergency guidance lights 10 .

또한, 제어부(16)는 표시부(12)를 제어하여 가스 센서에서 감지한 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 출력할 수 있다. In addition, the control unit 16 may control the display unit 12 to visually output the concentration of oxygen detected by the gas sensor, the type and concentration of the harmful gas.

또한, 제어부(16)는 적외선 이미지 센서(13)의 팬틸트부(20)를 제어할 수 있다. 팬틸트부(20)는 팬(Pan, 수평방향) 및 틸트(Tilt, 수직 방향) 2개의 모터를 구동하여 적외선 이미지 센서(13)의 촬영 영역을 제어할 수 있다. 팬틸트부(20)는 제어부(16)의 제어에 따라 특정 영역을 촬영하기 위하여 적외선 이미지 센서(13)의 지향 방향을 조절할 수 있다. 또한, 팬틸트부(20)는 제어부(16)의 제어에 따라 특정 개체를 트래킹하기 위하여 적외선 이미지 센서(13)의 지향 방향을 조절할 수 있다.Also, the controller 16 may control the pan/tilt unit 20 of the infrared image sensor 13 . The pan/tilt unit 20 may control a photographing area of the infrared image sensor 13 by driving two motors: Pan (horizontal direction) and tilt (Tilt, vertical direction). The pan/tilt unit 20 may adjust the orientation direction of the infrared image sensor 13 in order to photograph a specific area under the control of the control unit 16 . Also, the pan/tilt unit 20 may adjust the orientation direction of the infrared image sensor 13 in order to track a specific object under the control of the controller 16 .

통신부(17)는 타 비상 유도등(10) 또는 비상 상황 서버(30) 중 적어도 하나와 데이터 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 통신부(17)는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), 와이 파이(Wi-Fi), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등의 원거리 통신 기술을 사용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 17 may perform data communication with at least one of the other emergency guidance lamps 10 and the emergency situation server 30 . For example, the communication unit 17 is a wireless LAN (Wireless LAN: WLAN), Wi-Fi (Wi-Fi), Wibro (Wireless Broadband: Wibro), Wimax (World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA (High Speed Downlink) Packet Access), IEEE 802.16, Long Term Evolution (LTE), and data communication may be performed using a telecommunication technology such as Wireless Mobile Broadband Service (WMBS).

또는 통신부(17)는 블루투스, RFID(RadioFrequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비, 인접 자장 통신(NFC) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는, USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등의 근거리 통신 기술을 사용하여 데이터 통신을 수행할 수 있다.Alternatively, the communication unit 17 may include Bluetooth, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra Wideband (UWB), Zigbee, Neighboring Magnetic Field Communication (NFC), and the like. In addition, as the wired communication technology, data communication may be performed using a short-distance communication technology such as USB communication, Ethernet, serial communication, or an optical/coaxial cable.

예를 들면, 통신부(17)는 근거리 통신 기술을 사용하여 타 비상 유도등(10)과 데이터 통신을 수행하고, 원거리 통신 기술을 사용하여 비상 상황 서버(30)와 데이터 통신을 수행할 수 있다, 그러나 이에 한정되는 것은 아니고, 건물내 제반 사항 등을 고려하여 다양한 통신 기술이 사용될 수 있다.For example, the communication unit 17 may perform data communication with other emergency guidance lights 10 using a short-distance communication technology, and may perform data communication with the emergency situation server 30 using a long-distance communication technology, but The present invention is not limited thereto, and various communication technologies may be used in consideration of various matters within the building.

통신부(17)는 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버(30)에 전송할 수 있다.The communication unit 17 may transmit data on the number of people entering and leaving the building to the emergency server 30 .

또한, 통신부(17)는 비상 상황 서버(30)에게 적외선 이미지 데이터를 포함하는 학습용 데이터를 전송하며, 비상 상황 서버(30)로부터 수신한 파라미터를 출입 인원 관리용 알고리즘에 적용하여 출입 인원을 파악할 수 있다.In addition, the communication unit 17 transmits the learning data including the infrared image data to the emergency situation server 30, and applies the parameters received from the emergency situation server 30 to the access personnel management algorithm to determine the number of people entering and leaving. have.

실시예에서 비상 상황 서버(30)는 데이터 처리부(15)의 동작을 수행할 수 있다, 즉, 비상 상황 서버(30)는 비상 유도등(10)으로부터 수신한 적외선 이미지 데이터를 이용하여, 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다. 비상 상황 서버(30)는 학습된 뉴럴 네트워크의 은닉층의 파라미터를 추출하여 각 비상 유도등(10)에 전송함으로써, 데이터 처리부(15)에서 수행하는 기계 학습 과정을 대신 수행할 수 있다. 이를 통하면, 각 비상 유도등(10)에서 방대한 양의 데이터를 처리하여 기계 학습을 수행하는 과정을 보다 고 성능의 단일 서버에서 수행하게 되고, 각 비상 유도등(10)의 데이터 처리부(15)는 비상 상황 서버(30)로부터 수신한 파라미터를 뉴럴 네트워크에 적용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다.In an embodiment, the emergency server 30 may perform the operation of the data processing unit 15 , that is, the emergency server 30 uses the infrared image data received from the emergency guidance lamp 10 to obtain infrared image data. It may include a neural network that learns the correlation between and the shape of a person and is trained so that the shape of a person included in the infrared image data becomes an output layer. The emergency server 30 extracts the parameters of the hidden layer of the learned neural network and transmits them to each emergency guide lamp 10 , thereby performing the machine learning process performed by the data processing unit 15 instead. Through this, the process of performing machine learning by processing a large amount of data in each emergency guidance lamp 10 is performed in a single server with higher performance, and the data processing unit 15 of each emergency guidance lamp 10 is A human shape may be recognized by applying the parameters received from the context server 30 to the neural network.

또한, 비상 상황 서버(30)는 다수의 출입문을 고려하여 초기 그룹화된 비상유도등(10)의 통신부(17)에서 전송된 정보를 연산하여 해당 그룹의 비상유도등 표시부(12)에 현재 잔류인원을 표시할 수 있다. 즉, 비상 상황 성버(30)는 특정 층 또는 특정 영역에 배치된 복수개의 비상 유도등(10)을 그룹화하고, 그룹화 된 비상 유도등(10)의 통신부(17)에서 전송된 정보를 종합하여 해당 그룹의 영역내 출입 인원 수 정보를 산출할 수 있다. 비상 상황 서버(30)는 산출된 출입 인원 정보를 각 비상 유도등(10)의 통신부(17)로 전송하여 이를 표시하도록 제어할 수 있다.In addition, the emergency situation server 30 calculates the information transmitted from the communication unit 17 of the emergency guidance lamp 10 initially grouped in consideration of a plurality of doors, and displays the current remaining number on the emergency guidance lamp display unit 12 of the group. can do. That is, the emergency situation indicator 30 groups a plurality of emergency guidance lights 10 disposed on a specific floor or a specific area, and synthesizes the information transmitted from the communication unit 17 of the grouped emergency guidance lamps 10 of the group. Information on the number of people entering and leaving the area can be calculated. The emergency situation server 30 may transmit the calculated entry/exit person information to the communication unit 17 of each emergency guidance lamp 10 and control it to be displayed.

실시예에 따르면, 비상 상황 서버(30)는 복수의 비상 유도등(10)의 통신부(17)로부터 학습용 데이터를 수신 받으며, 이들 학습용 데이터를 재학습(re-training)하여 파라미터를 추출한다. 비상 상황 서버(30)는, 예를 들어 딥러닝 기법을 이용하여 학습용 데이터를 학습할 수 있으나, 이로 제한되는 것은 아니며, 다양한 기법을 이용하여 학습용 데이터를 학습하고, 파라미터를 추출할 수 있다.According to the embodiment, the emergency server 30 receives learning data from the communication unit 17 of the plurality of emergency guidance lights 10 , and extracts parameters by re-training the learning data. The emergency server 30 may, for example, learn data for learning using a deep learning technique, but is not limited thereto, and may learn data for learning using various techniques and extract parameters.

여기서, 비상 유도등(10)은 로컬 머신과 혼용될 수 있으며, 비상 상황 서버(30)는 건물내에 설치된 복수의 비상 유도등(10)으로부터 학습용 데이터를 수집할 수 있다.Here, the emergency guidance lamp 10 may be mixed with a local machine, and the emergency situation server 30 may collect learning data from a plurality of emergency guidance lamps 10 installed in a building.

실시예에 따른 비상 유도등(10)은 적외선 이미지 데이터를 전처리하여 학습용 데이터를 선별하며, 선별한 학습용 데이터만을 비상 상황 서버(30)에게 전송할 수 있다. 이에 따라, 비상 유도등(10)과 비상 상황 서버(30) 간의 통신 트래픽을 줄일 수 있으며, 비상 상황 서버(30)의 연산량을 줄일 수 있다. The emergency guidance lamp 10 according to the embodiment may pre-process infrared image data to select learning data, and transmit only the selected learning data to the emergency situation server 30 . Accordingly, communication traffic between the emergency guidance lamp 10 and the emergency server 30 can be reduced, and the amount of computation of the emergency server 30 can be reduced.

또한, 통신부(17)는 타 비상 유도등(10)의 통신부(17)를 통하여 출입 인원 수 정보를 송수신할 수 있다. 통신부(17)는 타 비상 유도등(10)으로 출입 인원 수 정보를 송신하거나 타 비상 유도등(10)으로부터 출입 인원 수 정보를 수신함으로써, 출입 인원 수 정보를 공유할 수 있다. In addition, the communication unit 17 may transmit and receive information on the number of people entering and leaving through the communication unit 17 of the other emergency guidance lamp 10 . The communication unit 17 may share information on the number of people entering and leaving by transmitting information on the number of people entering and leaving the other emergency guidance lights 10 or receiving information on the number of people entering and exiting from the other emergency guidance lights 10 .

데이터베이스(18)는, 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 비상 유도등(10)은 인터넷(internet) 상에서 데이터베이스의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.The database 18 is a flash memory type (Flash Memory Type), a hard disk type (Hard Disk Type), a multimedia card micro type (Multimedia Card Micro Type), a card type memory (eg, SD or XD memory, etc.) , magnetic memory, magnetic disk, optical disk, random access memory (RAM), static random access memory (SRAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), programmable memory (PROM) Read-Only Memory) may include at least one storage medium. In addition, the emergency guidance lamp 10 may operate a web storage that performs a database storage function on the Internet, or may operate in connection with the web storage.

데이터베이스(18)는 적외선 이미지 센서(13)에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 저장할 수 있으며, 과거 일정 기간 동안의 적외선 이미지 데이터를 저장할 수 있다.The database 18 may store infrared image data captured by the infrared image sensor 13 , and may store infrared image data for a certain period in the past.

또한, 데이터베이스(18)는, 비상 유도등(10)이 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장할 수 있으며, 데이터 처리부(15)가 기계 학습을 수행하기 위해 필요한 알고리즘 및 이에 적용되는 파라미터를 저장할 수 있다.In addition, the database 18 may store data and programs necessary for the emergency guidance lamp 10 to operate, and an algorithm and parameters applied thereto for the data processing unit 15 to perform machine learning.

또한, 데이터베이스(18)는, 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI) 또는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI)를 저장할 수 있다.Also, the database 18 may store various user interfaces (UIs) or graphic user interfaces (GUIs).

가스 센서(19)는 비상 유도등(10)이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지할 수 있다. 가스 센서(19)는 하우징(11)의 가장자리 또는 콘솔부(14)의 외벽에 마련될 수 있다. 가스 센서(19)는 비상 유도등(10)의 가장 자리 또는 하우징(11) 표면에 설치될 수 있다. 예를 들면, 가스 센서(19)는 접촉 연소식 센서, 반도체센서(Pd게이트　MOSFET), 세라믹 가스센서(ZnO,　F2O3,　SnO2,　NiO,　CoO)를 포함할 수 있다.The gas sensor 19 may detect oxygen and harmful gases around the area where the emergency guidance lamp 10 is installed. The gas sensor 19 may be provided on the edge of the housing 11 or on the outer wall of the console unit 14 . The gas sensor 19 may be installed on the edge of the emergency guidance lamp 10 or on the surface of the housing 11 . For example, the gas sensor 19 may include a catalytic combustion sensor, a semiconductor sensor (Pd gate MOSFET), and a ceramic gas sensor (ZnO, F 2 O 3 , SnO 2 , NiO, CoO).

도3은 실시예에 따른 비상 유도등의 동작 순서도이다.3 is an operation flowchart of an emergency guidance lamp according to an embodiment.

도3을 참조하면, 먼저 적외선 이미지 센서는 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영할 수 있다(S301).Referring to FIG. 3 , first, the infrared image sensor may photograph the object in the irradiation area and the entry/exit line of the floor by irradiating infrared (S301).

다음으로, 데이터 처리부는 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식할 수 있다(S302).Next, the data processing unit may recognize the shape of a person using the infrared image data captured by the infrared image sensor (S302).

다음으로, 제어부는 인식된 사람의 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트할 수 있다(S303).Next, the control unit may count the number of people entering the building by determining whether the recognized person has passed the entry/exit line (S303).

다음으로, 제어부는 표시부를 제어하여 건물내 출입 인원 수를 시각적으로 출력할 수 있다(S304).Next, the control unit may control the display unit to visually output the number of people entering and leaving the building ( S304 ).

다음으로, 통신부는 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송할 수 있다(S305).Next, the communication unit may transmit the data on the number of people entering the building to the emergency server (S305).

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수 개의 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 어플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는　기록매체　내지 저장매체도 들 수 있다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable recording medium. In this case, the medium may be to continuously store a program executable by a computer, or to temporarily store it for execution or download. In addition, the medium may be a variety of recording means or storage means in the form of a single or several hardware combined, it is not limited to a medium directly connected to any computer system, and may exist distributed on a network. Examples of the medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and those configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, and the like. In addition, as an example of another medium, an app store that distributes applications, a site that supplies or distributes other various software, or a storage medium managed by a server, etc. may also be mentioned.

본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.The term '~ unit' used in this embodiment means software or a hardware component such as a field-programmable gate array (FPGA) or ASIC, and '~ unit' performs certain roles. However, '-part' is not limited to software or hardware. The '~ unit' may be configured to reside on an addressable storage medium or may be configured to refresh one or more processors. Thus, as an example, '~' denotes components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, and processes, functions, properties, and procedures. , subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. The functions provided in the components and '~ units' may be combined into a smaller number of components and '~ units' or further separated into additional components and '~ units'. In addition, components and '~ units' may be implemented to play one or more CPUs in a device or secure multimedia card.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that it can be done.

10: 비상 유도등
11: 하우징
12: 표시부
13: 적외선 이미지 센서
14: 콘솔부
15: 데이터 처리부
16: 제어부
17: 통신부
18: 데이터베이스
19: 가스 센서
20: 팬틸트부
30: 비상 상황 서버10: emergency guidance lights
11: housing
12: display
13: infrared image sensor
14: console unit
15: data processing unit
16: control unit
17: communication department
18: Database
19: gas sensor
20: pan tilt part
30: emergency server

Claims (13)

비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징;
상기 하우징의 상부 또는 하부에 마련되는 콘솔부;
상기 하우징 후면의 내부 공간에 배치되어 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부;
상기 하우징의 하단부 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되며, 적외선을 조사하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 적외선 이미지 센서;
상기 하우징의 가장자리 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 가스센서;
상기 콘솔부의 내부 수용공간에 마련되며, 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 데이터 처리부; 및 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 제어부를 포함하며,
상기 표시부는 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역 및 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치되고, 상기 출입 인원 표시 영역 및 상기 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED는 상기 제어부의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
housing with emergency exit sign;
a console portion provided on the upper or lower portion of the housing;
a display unit disposed in the inner space of the rear surface of the housing and irradiating light toward the outside of the housing to display the number of people entering and leaving;
an infrared image sensor provided on the lower end of the housing or an outer wall of the console unit, and irradiating infrared rays to photograph an object in the irradiation area and an entry/exit line of the floor;
a gas sensor provided on an edge of the housing or an outer wall of the console unit;
a data processing unit provided in the internal accommodating space of the console unit and recognizing a human shape using the infrared image data captured by the infrared image sensor; and a controller for counting the number of people entering and leaving the building by determining whether a recognized person has passed the entry/exit line,
The display unit is divided into an emergency exit guide sign area, an access person display area and a gas concentration display area, so that a plurality of LDs or LEDs are arranged in a 7-segment form, and individual LDs constituting the access person display area and the gas concentration display area Alternatively, the LED performs an on/off operation under the control of the control unit to visually display a guide sign symbol, a number of people entering and exiting, the concentration of oxygen, and the type and concentration of harmful gas.
 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터를 입력층으로 하여, 상기 적외선 이미지 데이터와 사람의 형상간의 상관관계를 학습하고, 상기 적외선 이미지 데이터에 포함된 사람의 형상이 출력층이 되도록 학습된 뉴럴 네트워크를 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
According to claim 1,
The data processing unit uses the infrared image data as an input layer to learn a correlation between the infrared image data and a human shape, and includes a neural network trained so that the human shape included in the infrared image data becomes an output layer. Emergency guidance light with built-in manpower counting function.
 제1항에 있어서,
상기 데이터 처리부는 상기 적외선 이미지 데이터 상에서 헤드부와 바디부를 분류하여 상기 사람의 형상을 인식하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
According to claim 1,
The data processing unit classifies the head and body parts on the infrared image data to recognize the shape of the person.
 제1항에 있어서,
상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 통신부를 더 포함하는 인력계수 기능이 내장된 비상 유도등.
According to claim 1,
Emergency guidance light with a built-in manpower counting function further comprising a communication unit for transmitting the data of the number of people entering and leaving the building to an emergency server.
 삭제delete 삭제delete 비상구 안내표시 기호가 마련되어 있는 하우징; 상기 하우징의 상부 또는 하부에 마련되는 콘솔부; 상기 하우징 후면의 내부 공간에 배치되며, 비상구 안내표시 기호 영역, 출입 인원 표시 영역 및 가스 농도 표시 영역으로 구분되어 복수개의 LD 또는 LED가 7세그먼트 형태로 배치되어 하우징 외부 방향으로 광을 조사하여 출입 인원수를 표시하는 표시부; 상기 하우징의 하단부 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 적외선 이미지 센서; 상기 하우징의 가장자리 또는 상기 콘솔부의 외벽에 마련되는 가스센서; 상기 콘솔부의 내부 수용공간에 마련되는 데이터 처리부; 및 제어부를 포함하여 구성되는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법에 있어서,
상기 비상 유도등에 설치된 상기 적외선 이미지 센서가 열 적외선을 수신하여 조사 영역의 물체 및 바닥의 출입선을 촬영하는 단계;
상기 데이터 처리부가 상기 적외선 이미지 센서에서 촬영한 적외선 이미지 데이터를 이용하여 사람의 형상을 인식하는 단계;
상기 가스 센서가 상기 비상 유도등이 설치된 구역 주변의 산소 및 유해 가스를 감지하는 단계;
상기 제어부가 인식된 사람의 상기 출입선 통과 여부를 판단하여 건물내 출입 인원 수를 카운트하는 단계; 및
상기 표시부는 상기 출입 인원 표시 영역 및 상기 가스 농도 표시 영역을 구성하는 개별 LD 또는 LED가 상기 제어부의 제어에 따라 온/오프 동작을 수행하여 안내표시 기호, 출입 인원, 산소의 농도, 유해 가스의 종류 및 농도를 시각적으로 표시하는 단계를 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법.
housing with emergency exit sign; a console portion provided on the upper or lower portion of the housing; It is disposed in the inner space of the rear of the housing, and is divided into an emergency exit guide sign area, an access person display area and a gas concentration display area. a display unit for displaying; an infrared image sensor provided on a lower end of the housing or an outer wall of the console; a gas sensor provided on an edge of the housing or an outer wall of the console unit; a data processing unit provided in an internal accommodating space of the console unit; In the method of managing the number of people entering and leaving using an emergency guide light configured to include a control unit,
capturing, by the infrared image sensor installed in the emergency guide lamp, thermal infrared rays, an object in the irradiation area and an entry/exit line of the floor;
recognizing, by the data processing unit, the shape of a person using the infrared image data captured by the infrared image sensor;
detecting, by the gas sensor, oxygen and harmful gases around the area where the emergency guidance lamp is installed;
counting, by the control unit, the number of people entering and leaving the building by determining whether the recognized person has passed the entry/exit line; and
In the display unit, individual LDs or LEDs constituting the entrance/exit display area and the gas concentration display area perform an on/off operation according to the control of the control unit to indicate a guide sign, number of persons entering and exiting, the concentration of oxygen, and the type of harmful gas. and visually displaying the concentration.
 삭제delete 제8항에 있어서,
통신부가 상기 건물내 출입 인원수 데이터를 비상 상황 서버에 전송하는 단계를 더 포함하는 비상 유도등을 이용한 출입 인원 관리 방법.
9. The method of claim 8,
Accessing person management method using an emergency guidance lamp further comprising the step of a communication unit transmitting the data of the number of people entering the building to an emergency situation server.
 삭제delete 삭제delete 제8항 또는 제10항의 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한　기록매체.A computer-readable recording medium in which a program for executing the method of claim 8 or 10 on a computer is recorded.
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